Skatinamojo mokymosi prekybos strategijos 2026 m.

Santrauka: 2020 m. "AI prekyba" reiškė tiesinės regresijos modelį. 2026 m. tai reiškia Gilųjį skatinamąjį mokymąsi (DRL). Mes treniruojame autonominius agentus, kurie žaidžia akcijų rinką kaip vaizdo žaidimą, apdovanodami juos už pelną ir bausdami už nuosmukius.

---

1. Įvadas: Nuo taisyklių prie atlygių

Tradicinis botas veikia pagal Jei/Tada logiką: "Jei RSI > 70, Parduoti." Skatinamojo mokymosi botas veikia pagal Atlygio funkcijas: "Maksimizuoti portfelio vertę, mažinant nepastovumą."

Botas išsiaiškina, kaip tai pasiekti.

2. Pagrindinė analizė: Agento-Aplinkos ciklas

2.1 Komponentai

1. Agentas: AI Prekiautojas.
2. Aplinka: Rinka.
3. Veiksmas: Pirkti, Parduoti arba Laikyti.
4. Atlygis: +1% (Pelnas) arba -1% (Nuostolis).

2.2 2026 m. algoritmai

• PPO (Proximal Policy Optimization): Naudojamas OpenAI, jis balansuoja tarp tyrinėjimo ir išnaudojimo.
• DQN (Deep Q-Network): Geras diskrečių veiksmų atveju.
• Transformer-DRL: 2026 m. naujovė, kur agentas naudoja Dėmesio mechanizmą.

2.3 Veiklos rodikliai

3. Techninis įgyvendinimas: Tipinė sąranka

Mes naudojame stable-baselines3 ir gym-anytrading Python kalboje.

# 2026 DRL Training Loop
import gymnasium as gym
from stable_baselines3 import PPO

# Train for 1 Million Timesteps
model.learn(total_timesteps=1000000)

4. Iššūkiai ir rizika: Perteklinis pritaikymas (Overfitting)

Neuroniniai tinklai per gerai įsimena.

• Sprendimas: Sintetinių duomenų injekcija.

5. Ateities perspektyva: Kelių agentų spiečiai

Iki 2027 m. rizikos draudimo fondai nenaudos vieno super-boto. Jie valdys Spiečių.

• Agentas A (Agresyvus): Medžioja pramušimo nepastovumą.
• Agentas B (Konservatyvus): Apsidraudžia opcionais.

6. DUK: AI prekyba

1. Ar galiu tai paleisti nešiojamame kompiuteryje? Mokymui reikia GPU. Išvadų darymui užtenka Raspberry Pi.

2. Kodėl PPO, o ne LSTM? LSTM skirtas prognozavimui. PPO skirtas valdymui.

3. Ar dideli fondai tai naudoja? Taip. Renaissance Technologies ir Two Sigma.